Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Викторина «Древо мыслей»

Тестирует генерацию мыслей, оценку состояния, поиск и возврат, а также пределы сообщаемых результатов тестов для конкретных задач.

Связанные направляющие путиДерево мыслей
Вопрос 1 из 8

Чем «Древо мыслей» принципиально отличается от подсказок по цепочке мыслей?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Чем «Древо мыслей» принципиально отличается от подсказок по цепочке мыслей?
    • Он исследует множество ветвей рассуждений и может вернуться назад.
    • Он переобучает модель на новых данных.
    • Он удаляет все промежуточные этапы рассуждения.
    • Это работает только для генерации изображений.
  2. Какие три компонента составляют систему «Древа мыслей»?
    • Токенизатор, средство внедрения и декодер
    • Генератор мыслей, оценщик состояния и алгоритм поиска
    • Кодер, головка внимания и softmax
    • Набор данных, оптимизатор и функция потерь
  3. In the original Tree of Thoughts Game of 24 experiment, what result did breadth-five search report for its selected test set?
    • 100% success on every possible puzzle
    • 74% for every model and search budget
    • 74% success for GPT-4 with ToT, versus 4% for a single chain-of-thought baseline
    • 4% for ToT and 74% for chain-of-thought
  4. Как система «Древо мыслей» обычно оценивает частичные решения?
    • Путем запроса к внешней базе данных
    • Путем измерения температуры графического процессора
    • Подсчитав количество использованных токенов
    • Побуждая модель оценивать состояния как надежные, возможные или невозможные.
  5. Что верно в отношении реализации Древа мыслей на существующей модели?
    • Это обертка подсказки и поиска, а не переобучения
    • Требуется переобучение модели с нуля.
    • Он может работать только на специализированном оборудовании.
    • Он постоянно меняет вес модели.
  6. Какая связанная структура позволяет объединять пути рассуждения и повторно использовать промежуточные результаты?
    • Линейная регрессия
    • График мыслей
    • Пакетная нормализация
    • Обрезка ширины балки
  7. Which components are commonly specified in a Tree of Thoughts setup?
    • A new tokenizer, an optimizer, and a training corpus
    • A database, a browser, and a GPU driver
    • Thought proposals, an intermediate-state evaluator, and a search procedure
    • A label encoder, a loss scaler, and a checkpoint
  8. Why can Tree of Thoughts increase inference cost?
    • It always retrains the base model
    • It requires a separate model for every token
    • It eliminates all model calls after the first thought
    • It may generate and evaluate multiple candidate states across search steps